客户行为分析数据集CustomerBehaviorAnalysis-gulsendemir
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 零售, 客户细分, 渠道分析, 消费习惯, 市场营销, 数据挖掘, 忠诚度分析
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的客户行为数据，记录了客户的交易、渠道偏好和消费习惯等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年至2021年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能来源于特定零售商的客户数据。
数据维度：数据集包括客户的唯一标识符（master_id）、订单渠道（order_channel）、最近订单渠道（last_order_channel）、首次订单日期（first_order_date）、最近订单日期（last_order_date）、线上最近订单日期（last_order_date_online）、线下最近订单日期（last_order_date_offline）、线上订单总数（order_num_total_ever_online）、线下订单总数（order_num_total_ever_offline）、线下消费总额（customer_value_total_ever_offline）、线上消费总额（customer_value_total_ever_online）以及感兴趣的商品类别（interested_in_categories_12）等。
数据格式：CSV格式，文件名为flo_data_20k.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于客户行为分析、客户细分、渠道效果评估等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于市场营销、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，如客户生命周期价值（CLTV）分析、客户流失预测等。
行业应用：可以为零售行业、电商平台提供数据支持，特别是在客户行为分析、个性化推荐、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行客户细分、优化营销活动、提升客户忠诚度，从而提高盈利能力。
教育和培训：作为市场营销、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为规律。
此数据集特别适合用于探索客户的消费习惯、渠道偏好与价值贡献之间的关系，帮助用户实现客户价值最大化、优化营销策略等目标。
